M

MLOG

Türkçe

Veri temizleme, dönüştürme ve küresel veri kümelerini analiz ve makine öğrenimi için hazırlamaya yönelik en iyi uygulamaları kapsayan kapsamlı bir veri ön işleme rehberi.

Veri Ön İşleme: Küresel Veri Kümeleri için Temizleme ve Dönüştürme

Günümüzün veri odaklı dünyasında, dünya çapındaki kuruluşlar içgörüler elde etmek, bilinçli kararlar almak ve akıllı sistemler oluşturmak için büyük miktarda veriden yararlanmaktadır. Ancak ham veri nadiren mükemmeldir. Genellikle tutarsızlıklar, hatalar, eksik değerler ve fazlalıklar içerir. İşte bu noktada veri ön işleme devreye girer. Veri ön işleme, veri madenciliği ve makine öğrenimi sürecinde kritik bir adımdır ve ham veriyi kullanılabilir bir formata getirmek için temizleme, dönüştürme ve hazırlama işlemlerini içerir. Bu süreç, verinin doğru, tutarlı ve analize uygun olmasını sağlayarak daha güvenilir ve anlamlı sonuçlar elde edilmesine yol açar.

Veri Ön İşleme Neden Önemlidir?

Verinin kalitesi, herhangi bir veri analizi veya makine öğrenimi modelinin performansını doğrudan etkiler. Kirli veya kötü hazırlanmış veriler, hatalı sonuçlara, yanlı modellere ve kusurlu içgörülere yol açabilir. Veri ön işlemenin neden gerekli olduğuna dair bu temel nedenleri göz önünde bulundurun:

Veri Ön İşlemenin Temel Aşamaları

Veri ön işleme tipik olarak birkaç aşamadan oluşur, her biri belirli veri kalitesi sorunlarını ele alır ve veriyi analiz için hazırlar. Bu aşamalar genellikle birbiriyle örtüşür ve yinelemeli olarak gerçekleştirilmesi gerekebilir.

1. Veri Temizleme

Veri temizleme, verideki hataları, tutarsızlıkları ve yanlışlıkları belirleme ve düzeltme sürecidir. Bu, çeşitli teknikleri içerebilir:

Örnek: Tutarsız telefon numarası formatlarına sahip (ör. +1-555-123-4567, 555-123-4567, 0015551234567) küresel bir müşteri veritabanı düşünün. Temizleme, bu formatları uluslararası bir telefon numarası standardı olan E.164 gibi tutarlı bir formata standartlaştırmayı içerir.

2. Veri Dönüştürme

Veri dönüştürme, veriyi analiz için daha uygun hale getirmek amacıyla bir formattan veya yapıdan diğerine dönüştürmeyi içerir. Yaygın veri dönüştürme teknikleri şunlardır:

Örnek: Küresel bir e-ticaret veri setinde, işlem tutarları farklı para birimlerinde olabilir. Dönüştürme, tüm işlem tutarlarını mevcut döviz kurlarını kullanarak ortak bir para birimine (ör. USD) çevirmeyi içerir. Başka bir örnek, yerel ayara göre büyük farklılıklar gösteren (AA/GG/YYYY, GG/AA/YYYY, YYYY-AA-GG) tarih formatlarını birleşik bir ISO 8601 formatına (YYYY-AA-GG) standartlaştırmak olabilir.

3. Veri İndirgeme

Veri indirgeme, önemli bilgileri feda etmeden verinin boyutunu ve karmaşıklığını azaltmayı içerir. Bu, analiz ve model eğitiminin verimliliğini artırabilir. Yaygın veri indirgeme teknikleri şunlardır:

Örnek: Küresel bir pazarlama kampanyası yüzlerce müşteri özelliği hakkında veri toplayabilir. Özellik seçimi, kampanya yanıtını tahmin etmek için demografi, satın alma geçmişi ve web sitesi etkinliği gibi en ilgili özellikleri belirlemeyi içerir.

4. Veri Entegrasyonu

Veri entegrasyonu, birden çok kaynaktan gelen verileri birleşik bir veri setinde birleştirmeyi içerir. Bu, veriler farklı formatlarda, veritabanlarında veya sistemlerde saklandığında genellikle gereklidir. Yaygın veri entegrasyonu teknikleri şunlardır:

Örnek: Çok uluslu bir şirketin her bölge için farklı veritabanlarında saklanan müşteri verileri olabilir. Veri entegrasyonu, bu veritabanlarını tek bir müşteri görünümünde birleştirmeyi, müşteri kimliğinde ve veri formatlarında tutarlılığı sağlamayı içerir.

Pratik Örnekler ve Kod Parçacıkları (Python)

İşte Python ve Pandas kütüphanesini kullanarak veri ön işleme tekniklerine dair bazı pratik örnekler:

Eksik Değerleri Ele Alma

import pandas as pd
import numpy as np

# Eksik değerler içeren örnek bir DataFrame oluşturun
data = {
 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
 'Age': [25, 30, None, 35, 28],
 'Salary': [50000, None, 60000, 70000, 55000],
 'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', None, 'Australia']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Eksik Yaş değerlerini ortalama ile doldurun
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# Eksik Maaş değerlerini medyan ile doldurun
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)

# Eksik Ülke değerlerini mod ile doldurun
df['Country'].fillna(df['Country'].mode()[0], inplace=True)

print(df)

Aykırı Değer Tespiti ve Kaldırılması

import pandas as pd
import numpy as np

# Aykırı değerler içeren örnek bir DataFrame oluşturun
data = {
 'Value': [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Her değer için Z-skorunu hesaplayın
df['Z-Score'] = np.abs((df['Value'] - df['Value'].mean()) / df['Value'].std())

# Bir Z-skoru eşiğine göre aykırı değerleri belirleyin (ör. 3)
outliers = df[df['Z-Score'] > 3]

# DataFrame'den aykırı değerleri kaldırın
df_cleaned = df[df['Z-Score'] <= 3]

print("Orijinal DataFrame:\n", df)
print("Aykırı Değerler:\n", outliers)
print("Temizlenmiş DataFrame:\n", df_cleaned)

Veri Normalizasyonu

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Örnek bir DataFrame oluşturun
data = {
 'Feature1': [10, 20, 30, 40, 50],
 'Feature2': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# MinMaxScaler'ı başlatın
scaler = MinMaxScaler()

# Veriyi uydurun ve dönüştürün
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

Veri Standardizasyonu

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Örnek bir DataFrame oluşturun
data = {
 'Feature1': [10, 20, 30, 40, 50],
 'Feature2': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

# StandardScaler'ı başlatın
scaler = StandardScaler()

# Veriyi uydurun ve dönüştürün
df[['Feature1', 'Feature2']] = scaler.fit_transform(df[['Feature1', 'Feature2']])

print(df)

One-Hot Kodlama

import pandas as pd

# Kategorik bir değişken içeren örnek bir DataFrame oluşturun
data = {
 'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(data)

# One-hot kodlama gerçekleştirin
df = pd.get_dummies(df, columns=['Color'])

print(df)

Veri Ön İşleme İçin En İyi Uygulamalar

Etkili veri ön işleme sağlamak için şu en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

Veri Ön İşleme İçin Araçlar ve Teknolojiler

Veri ön işleme için mevcut olan birkaç araç ve teknoloji şunlardır:

Küresel Veri Kümeleri için Veri Ön İşlemedeki Zorluklar

Çeşitli küresel kaynaklardan gelen verileri ön işlemek benzersiz zorluklar sunar:

Küresel Veri Zorluklarını Ele Alma

Bu zorlukların üstesinden gelmek için aşağıdaki yaklaşımları göz önünde bulundurun:

Sonuç

Veri ön işleme, veri analizi ve makine öğrenimi sürecinde temel bir adımdır. Verileri etkili bir şekilde temizleyerek, dönüştürerek ve hazırlayarak kuruluşlar değerli içgörüler ortaya çıkarabilir, daha doğru modeller oluşturabilir ve daha iyi kararlar alabilir. Küresel veri setleriyle çalışırken, çeşitli veri kaynakları ve gizlilik düzenlemeleriyle ilişkili benzersiz zorlukları ve en iyi uygulamaları göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Bu ilkeleri benimseyerek, kuruluşlar inovasyonu yönlendirmek ve küresel ölçekte başarıya ulaşmak için verinin gücünden yararlanabilirler.

Daha Fazla Bilgi İçin